6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.1.5. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố đã tìm ra đƣợc 7 thành phần đo lƣờng các nhân tố có ảnh hƣởng đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Để đƣa ra đƣợc những kết luận và các chính sách phù hợp cho nhà quản trị các ngân hàng, chúng ta cần kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Các biến nhân tố trong nghiên cứu đƣợc tổng hợp nhƣ sau: HI = Mean (HI1, HI2, HI3, HI4, HI5, HI6)
AH = Mean (AH1, AH2, AH3) SD = Mean (SD1, SD2, SD3, SD4) CP = Mean (CP1, CP2, CP3, CP4) LD = Mean (LD1, LD2, LD3, LD4) BM = Mean (BM1, BM2, BM3, BM4) QT = Mean (QT1, QT2, QT3, QT4)
YD = Mean (YD1, YD2, YD3)
Kết quả phân tích tƣơng quan và phân tích hồi quy sẽ cho biết mức độ ảnh hƣởng của từng yếu tố đối với ý định sử dụng dịch vụ EB của khách hàng tại Gia Lai.
a. Phân tích tương quan
Phân tích tƣơng quan đƣợc thực hiện giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập: Nhận thức sự hữu ích (HI), Ảnh hƣởng xã hội (AH), Nhận thức tính dễ sử dụng (SD), Chi phí sử dụng CP , Tính linh động (LD), Tính bảo mật an toàn (BM), Sự quan tâm của ngân hàng (QT) và giữa các biến độc lập với nhau, nhằm phát hiện những mối tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, vì những tƣơng quan nhƣ vậy có thể ảnh hƣởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy nhƣ gây ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Bảng 3.7. Bảng phân tích hệ số tương quan giữa các biến
YD HI AH SD CP LD BM QT Pearson Correlation YD 1,000 HI 0,604 1,000 AH 0,393 0,327 1,000 SD 0,534 0,591 0,326 1,000 CP 0,546 0,412 0,408 0,459 1,000 LD 0,543 0,476 0,306 0,447 0,400 1,000 BM 0,385 0,300 0,372 0,403 0,416 0,441 1,000 QT 0,388 0,181 0,435 0,251 0,352 0,350 0,385 1,000 Mẫu N = 310 Sig ≤ 0,001
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Đối với mối quan hệ tƣơng quan giữa hầu hết các biến độc lập với biến phụ thuộc, hệ số tƣơng quan tuyến tính giữa các biến khá tốt, giá trị tuyệt đối
của hệ số tƣơng quan nằm trong khoảng 0,385 đến 0,604.
Đối với mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau, giá trị tuyệt đối của hệ số này nằm trong khoảng từ 0,181 đến 0,591. Dự báo có khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến.
b. Phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy đƣợc trình bày nhƣ sau:
Bảng 3.8. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mô hình
Model R R2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng 1 0,739a 0,546 0,536 0,45372
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Bảng 3.9. Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Phần biến thiên do hồi quy 74,877 7 10,697 51,962 ,000 b Phần biến thiên
không do hồi quy 62,169 302 0,206
Tổng cộng 137,047 309
Bảng 3.10. Phân tích hệ số hồi quy Nhân tố Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig.<5% Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận 2 < VIF 1 (Constant) 0,181 0,216 0,839 0,402 HI 0,365 0,059 0,316 6,152 0,000 0,570 1,753 AH 0,032 0,034 0,045 0,965 0,335 0,696 1,437 SD 0,107 0,050 0,111 2,135 0,034 0,558 1,791 CP 0,205 0,045 0,221 4,593 0,000 0,648 1,544 LD 0,177 0,045 0,193 3,964 0,000 0,631 1,584 BM -0,002 0,037 -0,002 -0,047 0,962 0,669 1,494 QT 0,114 0,038 0,139 3,040 0,003 0,714 1,400
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kiểm định các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính:
- Giả định không có hiện tƣợng đa cộng tuyến:
Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hiện tƣợng này có thể phát hiện thông qua hệ số phóng đại VIF. Nếu VIF > 10 thì hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Qua Bảng 3.10, các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 là chấp nhận đƣợc.
- Giả định phƣơng sai của phần dƣ không đổi:
Xem xét đồ thị của phần dƣ chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc để kiểm tra có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi hay kh ng. Quan sát đồ thị phân tán ở Hình 3.11, nhận thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên theo đƣờng hoành độ 0. Nhƣ vậy, phƣơng sai của phần dƣ kh ng đổi.
Hình 3.1. Đồ thị phân tán
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư:
Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do nhƣ: sử dụng m hình kh ng đúng, phƣơng sai kh ng phải là hằng số, số lƣợng phần dƣ kh ng đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này sử dụng biểu đồ Histogram và P-P để xem xét.
Hình 3.2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Hình 3.3. Biểu đồ tần số P-P
Nhìn vào Hình 3.12, phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn Std.Dev = 0,989 tức gần bằng 1. Thêm vào đó, Hình 3.13 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, gần sát đƣờng kỳ vọng. Vì vậy, có thể kết luận giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Kết quả hồi quy tuyến tính (Bảng 3.10) có hệ số xác định R2 là 0,546 và hệ số xác định R2 điều chỉnh là 0,536. Điều này nói lên rằng độ phù hợp của m hình là 53,6% hay nói cách khác là 53,6% độ biến thiên của biến ý định sử dụng EB của khách hàng (YD đƣợc giải thích bởi các biến trong mô hình, có thể thấy, mức độ phù hợp của m hình là tƣơng đối tốt. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Trong bảng phân tích phƣơng sai NOV Bảng 3.9), trị số thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2
có giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0,000) cho thấy sự thích hợp của mô hình hồi qui tuyến tính với tập dữ liệu phân tích.
-Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình:
Hệ số hồi quy trong m hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động thế nào đến biến phụ thuộc. Kiểm định F phải có giá trị sig. nhỏ hơn 0.05 để kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể bởi vì chúng ta nghiên cứu mục đích là để đánh giá tổng thể các phần tử.Cụ thể hơn, các hệ số trong mô hình cho biết mức độ ảnh hƣởng của các biến.
Thông qua hệ số beta chuẩn hóa trong Bảng 3.10 ta có nhận xét sau: Nhận thức sự hữu ích là nhân tố có ảnh hƣởng (+) lớn nhất đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy nhân tố nhận thức sự hữu ích có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là khi khách hàng nhận thức sự hữu ích càng cao thì ý định sử dụng EB càng cao.
Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,316; sig. = 0,000 < 5%, nghĩa là khi tăng sự nhận thức sự hữu ích lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm 0,316 đơn vị.
Nhận thức tính dễ sử dụng là yếu tố có ảnh hƣởng + đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là khi khách hàng nhận thức tính dễ sử dụng càng cao thì ý định sử dụng EB càng cao. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,111; sig. = 0,034 < 5%, nghĩa là khi tăng sự nhận thức tính dễ sử dụng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm 0,111 đơn vị.
Chi phí sử dụng là yếu tố có ảnh hƣởng + đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy chi phí sử dụng có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là chi phí sử dụng dịch vụ EB càng hợp lý thì khách hàng ý định sử dụng EB càng nhiều. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,221; sig. = 0,000 < 5%, nghĩa là khi tăng sự hợp lý của chi phí sử dụng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm 0,221 đơn vị.
Tính linh động là yếu tố có ảnh hƣởng + đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy yếu tố tính linh động có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là tính linh động của dịch vụ EB càng cao thì khách hàng ý định sử dụng EB càng nhiều. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,193; sig. = 0,000 < 5%, nghĩa là khi tăng tính linh động lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm 0,193 đơn vị.
Sự quan tâm của ngân hàng là yếu tố có ảnh hƣởng + đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy yếu tố sự quan tâm của ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là khi khách hàng nhận thức sự quan tâm của ngân hàng càng cao thì ý định sử dụng EB
càng cao. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,139; sig.= 0,003 < 5%, nghĩa là khi tăng sự quan tâm của ngân hàng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm 0,139 đơn vị.
Ảnh hƣởng xã hội: Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,045; sig. = 0,335 > 5%, điều này cho thấy nhân tố này kh ng có ý nghĩa về mặt thống kê trong mối quan hệ với ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai.
Tính bảo mật, an toàn: Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = -0,002; sig. = 0,962 > 5%, điều này cho thấy nhân tố này không có ý nghĩa về mặt thống kê trong mối quan hệ với ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai.
Kết luận:
Phƣơng trình 2.1 thể hiện mối liên hệ giữa các nhân tố ảnh hƣởng đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai nhƣ sau:
Ý định sử dụng EB của khách hàng = 0,316 * Nhận thức sự hữu ích + 0,221 * Chi phí sử dụng + 0, 93 * Tính linh động + 0,139 * Sự quan tâm của ngân hàng + 0,111 * Nhận thức tính dễ sử dụng + ei (2.1) - Kiểm định giả thuyết:
Có 7 giả thuyết đƣợc đề nghị, tiến hành kiểm định lần lƣợt các giả thuyết cho kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.11. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả
thuyết Phát biểu
Trị thống
kê Kết quả
H1 Nhận thức sự hữu ích của khách hàng đối với dịch vụ EB càng cao thì càng tăng ý định sử dụng dịch vụ của họ và ngƣợc lại.
Giả
thuyết Phát biểu
Trị thống
kê Kết quả
H2 Ảnh hƣởng của xã hội tới khách hàng trẻ sử dụng EB càng tích cực thì càng làm tăng ý định sử dụng EB của họ và ngƣợc lại. 0,335 > 5% Bác bỏ H3 Nhận thức tính dễ sử dụng của khách hàng về dịch vụ EB càng cao thì càng tăng ý định sử dụng dịch vụ của họ và ngƣợc lại. 0,034 < 5% Chấp nhận
H4 Nếu chi phí sử dụng cho việc sử dụng dịch vụ EB càng hợp lý thì ý định sử dụng dịch vụ EB của khách hàng càng cao và ngƣợc lại
0,000 < 5% Chấp nhận
H5 Nếu tính linh động của dịch vụ EB càng cao thì càng làm tăng ý định sử dụng dịch vụ EB của khách hàng và ngƣợc lại.
0,000 < 5% Chấp nhận
H6 Nếu mức độ cảm nhận về tính bảo mật, an toàn của ngƣời sử dụng dịch vụ EB càng cao thì ý định sử dụng dịch vụ càng cao và ngƣợc lại.
0,962 > 5% Bác bỏ
H7 Sự quan tâm của ngân hàng đối với khách hàng sử dụng EB càng cao thì càng làm tăng ý định sử dụng dịch vụ EB của khách hàng và ngƣợc lại.
0,003 < 5% Chấp nhận
3.2. SỰ H C IỆT VỀ MỨC ĐỘ Ý ĐỊNH SỬ ỤNG ỊCH VỤ AN ING CỦA C C NHÓM ĐỐI TƢỢNG H CH HÀNG
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình, phƣơng pháp phân tích phƣơng sai 1 yếu tố Oneway NOV đƣợc sử dụng để kiểm định có sự khác biệt của một số yếu tố nhƣ: trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, giới tính, tuổi, thời gian sử dụng EB… đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai hay không.
- Về tr nh độ học vấn của khách hàng:
Bảng 3.12. ANOVA theo tr nh độ học vấn
Test of Homogeneity of Variances
YD
Levene Statistic df1 df2 Sig. 1,609a 3 305 0,187 ANOVA YD Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups 1,718 4 0,429 0,968 0,425 Within Groups 135,329 305 0,444 Total 137,047 309
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích test of Homoganeity of variances mức ý nghĩa sig. = 0,187 > 0,05 cho thấy giả thuyết phƣơng sai ý định sử dụng EB của khách hàng là bằng nhau giữa các nhóm trình độ học vấn đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
sát sig. = 0,425 > 0,05 ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ ý định sử dụng EB của khách hàng theo trình độ học vấn. Tuy nhiên, nghiên cứu tiến hành chọn mẫu chủ yếu là khách hàng có trình độ học vấn đại học nên mẫu nghiên cứu chƣa đƣợc hoàn hảo, điều này có thể phần nào giải thích lý do trình độ học vấn không hình thành nên sự khác biệt về mức độ sử dụng EB của khách hàng trong nghiên cứu này. Đây sẽ là hƣớng nghiên cứu cho các nghiên cứu tiếp theo.
- Về nghề nghiệp của khách hàng:
Bảng 3.13. ANOVA theo nghề nghiệp
Test of Homogeneity of Variances
YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
2,274 4 305 0,061 ANOVA YD Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 8,054 4 2,013 4,761 0,001 Within Groups 128,993 305 0,423 Total 137,047 309
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích test of Homoganeity of variances mức ý nghĩa sig. = 0,061 > 0,05 cho thấy giả thuyết phƣơng sai ý định sử dụng EB của khách hàng là bằng nhau giữa các nhóm nghề nghiệp đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
sát sig. = 0,001 < 0,05 ta có thể kết luận rằng có sự khác biệt về mức độ ý định sử dụng EB của khách hàng theo nghề nghiệp.
- Về thu nhập của khách hàng:
Bảng 3.14. ANOVA theo thu nhập
Test of Homogeneity of Variances
YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1,379 4 305 0,241 ANOVA YD Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1,903 4 0,476 1,074 0,370 Within Groups 135,144 305 0,443 Total 137,047 309
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích test of Homoganeity of variances mức ý nghĩa sig. = 0,241 > 0,05 cho thấy giả thuyết phƣơng sai ý định sử dụng EB của khách hàng là bằng nhau giữa các nhóm thu nhập đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA ở Bảng 3.17 cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,370 > 0,05 ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ ý định sử dụng EB của khách hàng theo thu nhập.
- Về giới tính của khách hàng:
Bảng 3.15. ANOVA theo giới tính
Test of Homogeneity of Variances
YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
0,023 1 308 0,880 ANOVA YD Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 0,698 1 0,698 1,576 0,210 Within Groups 136,349 308 0,443 Total 137,047 309
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích test of Homoganeity of variances mức ý nghĩa sig. = 0,880 > 0,05 cho thấy giả thuyết phƣơng sai ýđịnh sử dụng EB của khách hàng là bằng nhau giữa các nhóm giới tính đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA ở Bảng 3.18 cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,210 > 0,05 ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức